在 numpy/scipy 中，计算上三角矩阵逆的规范方法是什么？
矩阵存储为具有零下对角线元素的二维 numpy 数组，结果也应存储为二维数组。
编辑 目前我发现的最好的是scipy.linalg.solve_triangular(A, np.identity(n))。是吗？
最佳答案
确实没有反转例程，本身。 scipy.linalg.solve 是求解矩阵-向量或矩阵-矩阵方程的规范方法，可以为它提供有关矩阵结构的明确信息，它将用来选择正确的例程(在这种情况下可能相当于 BLAS3 dtrsm)。
LAPACK 确实包含用于此目的的 doptri，并且 scipy.linalg 确实公开了一个原始的 C lapack 接口(interface)。如果逆矩阵真的是您想要的，那么您可以尝试使用它。
关于python - numpy:反转上三角矩阵，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/6042308/